Когда мы только начинали разработку библиотеки TensorFlow.js (TF.js), ранее на­ зывавшейся deeplearn.js, машинное обучение (Machine Learning, ML) выполнялось в основном на Python. А поскольку мы писали программы на jаvascript и активно использовали машинное обучение в команде Google Brain, то быстро заметили возможность связать обе сферы. Сегодня благодаря TF.js новому поколению разра­ботчиков из обширного сообщества jаvascript доступно создание и развертывание моделей машинного обучения, а также новые классы локальных вычислений.

В книге «jаvascript для глубокого обучения» удачно сочетаются элементы теории глубокого обучения и реальные примеры на jаvascript с использованием TF.js. Это прекрасный источник информации как для jаvascript-разработчиков, у которых еще нет опыта машинного обучения или теоретического математического образования, так и для опытных пользователей ML, желающих расширить свою деятельность на экосистему jаvascript.

В издании вы найдете даже практические советы по внедрению моделей ML в реальные прило­жения от специалистов, обладающих обширным опытом использования машинного обучения на практике. Примеры в этой книге снабжены иллюстрациями уникальных преимуществ экосистемы jаvascript. Исходный код всех примеров открыт, так что вы можете экспериментировать с ним и создавать его ветки. Читатели, которые хотели бы изучить ML и использовать jаvascript в качестве основного языка программирования, могут рассматривать эту книгу как заслужи­вающий доверия источник информации. Надеемся, вы сочтете изложенные в этой книге передовые идеи машинного обучения и jаvascript полезными, а свое путеше­ствие по ML на jаvascript — плодотворным и увлекательным.

Название: jаvascript для глубокого обучения: TensorFlow.js
Автор: Франсуа Шолле, Эрик Нильсон
Издательство: Питер
Год: 2021
Страниц: 576
Язык: русский
Формат: pdf
Размер: 30.8 MB

Скачать jаvascript для глубокого обучения: TensorFlow.js